CLIMB: Language-Guided Continual Learning for Task Planning with Iterative Model Building

📄 arXiv: 2410.13756v1 📥 PDF

作者: Walker Byrnes, Miroslav Bogdanovic, Avi Balakirsky, Stephen Balakirsky, Animesh Garg

分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-10-17

备注: 6 pages, 6 figures

💡 一句话要点

CLIMB：基于语言引导的持续学习框架，用于迭代构建模型解决任务规划问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 机器人任务规划 持续学习 语言引导 领域模型构建 基础模型

📋 核心要点

  1. 现有机器人任务规划方法难以从自然语言描述中有效构建领域模型，且缺乏持续学习能力。
  2. CLIMB框架利用基础模型和执行反馈，迭代构建领域模型，并学习非显式谓词，实现知识的持续积累。
  3. 实验表明，CLIMB在常见规划环境中表现优于基线方法，并在BlocksWorld++环境中验证了其持续学习能力。

📝 摘要（中文）

本文提出CLIMB，一个用于机器人任务规划的持续学习框架，它利用基础模型和执行反馈来指导领域模型的构建。智能且可靠的任务规划是通用机器人技术的核心能力，它需要一个描述性的领域表示，能够充分建模场景中所有对象和状态信息。CLIMB能够从自然语言描述中构建模型，在解决任务时学习非显而易见的谓词，并将这些信息存储以供未来问题使用。实验结果表明，与基线方法相比，CLIMB能够提高在常见规划环境中的性能。此外，本文还开发了BlocksWorld++领域，这是一个具有易于使用的真实对应物的模拟环境，以及一个具有难度递增的任务课程，用于评估持续学习。系统的更多细节和演示可以在https://plan-with-climb.github.io/ 找到。

🔬 方法详解

问题定义：机器人任务规划需要能够理解自然语言描述并构建相应的领域模型，以便进行有效的任务规划。然而，现有的方法通常难以从自然语言描述中提取足够的语义信息，并且缺乏在任务执行过程中学习和改进模型的能力，导致泛化能力不足。此外，如何将学习到的知识有效地存储和复用，以适应新的任务和环境，也是一个挑战。

核心思路：CLIMB的核心思路是利用预训练的基础模型（例如大型语言模型）来理解自然语言描述，并将其转化为初始的领域模型。然后，通过在任务执行过程中收集反馈，不断地对模型进行迭代和改进。此外，CLIMB还能够学习非显而易见的谓词，并将这些知识存储起来，以便在未来的任务中使用。这种持续学习的方式使得CLIMB能够逐步构建一个更加完善和准确的领域模型。

技术框架：CLIMB框架主要包含以下几个模块：1) 语言理解模块：利用预训练的语言模型将自然语言描述转化为初始的领域模型。2) 任务规划模块：使用领域模型进行任务规划，生成执行计划。3) 执行反馈模块：在任务执行过程中收集反馈信息，例如成功或失败，以及观察到的状态变化。4) 模型更新模块：根据反馈信息更新领域模型，包括调整谓词的定义、添加新的谓词等。5) 知识存储模块：将学习到的知识存储起来，以便在未来的任务中使用。

关键创新：CLIMB的关键创新在于其持续学习的能力，它能够利用任务执行的反馈信息来不断地改进领域模型，并学习非显而易见的谓词。这种持续学习的方式使得CLIMB能够逐步构建一个更加完善和准确的领域模型，从而提高任务规划的成功率和泛化能力。此外，CLIMB还能够将学习到的知识存储起来，以便在未来的任务中使用，从而避免了重复学习的开销。

关键设计：CLIMB使用了一种基于谓词逻辑的领域模型表示方法，每个谓词都对应一个可学习的函数，用于判断该谓词是否成立。模型更新模块使用了一种基于梯度下降的方法来更新谓词函数，目标是最小化预测结果与实际反馈之间的差异。此外，CLIMB还使用了一种基于经验回放的机制来存储和复用学习到的知识，从而提高了学习效率和泛化能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，CLIMB在常见的任务规划环境中表现优于基线方法。例如，在BlocksWorld++环境中，CLIMB能够通过持续学习，逐步提高任务完成的成功率，并能够有效地学习和复用非显而易见的谓词。与传统的规划方法相比，CLIMB能够更好地适应环境变化和任务需求，具有更强的泛化能力。

🎯 应用场景

CLIMB框架可应用于各种机器人任务规划场景，例如家庭服务机器人、工业自动化机器人等。它可以帮助机器人理解人类指令，并根据环境变化进行自主规划和决策。通过持续学习，机器人能够不断积累经验，提高任务执行的成功率和效率，从而更好地服务于人类。

📄 摘要（原文）

Intelligent and reliable task planning is a core capability for generalized robotics, requiring a descriptive domain representation that sufficiently models all object and state information for the scene. We present CLIMB, a continual learning framework for robot task planning that leverages foundation models and execution feedback to guide domain model construction. CLIMB can build a model from a natural language description, learn non-obvious predicates while solving tasks, and store that information for future problems. We demonstrate the ability of CLIMB to improve performance in common planning environments compared to baseline methods. We also develop the BlocksWorld++ domain, a simulated environment with an easily usable real counterpart, together with a curriculum of tasks with progressing difficulty for evaluating continual learning. Additional details and demonstrations for this system can be found at https://plan-with-climb.github.io/ .